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import uuid
from typing import Dict, List, Optional
from datetime import datetime
import json
# Pour Groq Chat API (si vous utilisez Groq)
import requests
from config import GROQ_API_KEY, GROQ_CHAT_MODEL
# Stockage en mémoire (remplacez par une base de données en production)
conversation_store: Dict[str, List[Dict]] = {}
def generate_chat_response(
user_input: str,
conversation_id: Optional[str] = None,
system_prompt: Optional[str] = None
) -> str:
"""
Génère une réponse de chatbot pour une entrée utilisateur
"""
# 1. Gérer la conversation
if not conversation_id:
conversation_id = str(uuid.uuid4())
conversation_store[conversation_id] = []
# 2. Ajouter le message utilisateur à l'historique
conversation_store[conversation_id].append({
"role": "user",
"content": user_input,
"timestamp": datetime.now().isoformat()
})
# 3. Préparer le prompt système
if not system_prompt:
system_prompt = """Tu es un assistant vocal amical et utile.
Tes réponses doivent être naturelles à l'oral, concises
(max 2-3 phrases) et adaptées à une synthèse vocale."""
# 4. Préparer les messages pour l'API Groq
messages = [{"role": "system", "content": system_prompt}]
# Ajouter l'historique (limité aux derniers messages pour le contexte)
history = conversation_store[conversation_id][-5:] # Derniers 5 échanges
for msg in history:
messages.append({"role": msg["role"], "content": msg["content"]})
# 5. Appeler l'API Groq Chat
try:
response_text = call_groq_chat_api(messages)
except Exception as e:
# Fallback simple
response_text = f"Désolé, je ne peux pas répondre pour le moment. Erreur: {str(e)}"
# 6. Ajouter la réponse à l'historique
conversation_store[conversation_id].append({
"role": "assistant",
"content": response_text,
"timestamp": datetime.now().isoformat()
})
return response_text
def call_groq_chat_api(messages: List[Dict]) -> str:
"""
Appelle l'API Groq Chat
"""
if not GROQ_API_KEY:
raise RuntimeError("GROQ_API_KEY non configurée")
url = "https://api.groq.com/openai/v1/chat/completions"
headers = {
"Authorization": f"Bearer {GROQ_API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": GROQ_CHAT_MODEL,
"messages": messages,
"temperature": 0.7,
"max_tokens": 150, # Limité pour les réponses vocales
"top_p": 0.9,
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=payload, timeout=30)
response.raise_for_status()
result = response.json()
return result["choices"][0]["message"]["content"]
def get_conversation_history(conversation_id: str) -> List[Dict]:
"""
Récupère l'historique d'une conversation
"""
return conversation_store.get(conversation_id, [])
def clear_conversation(conversation_id: str):
"""
Efface une conversation
"""
if conversation_id in conversation_store:
del conversation_store[conversation_id] |